研究課題
本年度は、昨年度までに作成したRoboCupを想定したシミュレータであるOpen Robot Simurator Environment(OpenSIM)に対して、実環境のデータを取り込めるように拡張を行った。4足ロボットがサッカーを行う状況において、個体の識別、位置と方向と足の位置の推定を画総処理ベースで行うシステムを開発した。サッカーをターゲットとする場合、ロボットが行ってよい行動と反則になる行動を区別して判断する仕組みを導入した。これで、環境中に設置したカメラからの情報から、ロボットの行動を自律的に学習する枠組みの整備ができた。ここで、この行動の判別を行うために、行動の履歴をリレーショナルデータベースに格納し、ルールに応じた検索を行うことにより高速に多様なルールと対応付けることが可能になった。また、昨年度までに開発したサポートベクトルマシンとAdaBoost法を用いたテクスチャ分析法の改良を行い、電子顕微鏡で撮影したタンパク質を対象として自動抽出に適応し性能の向上が確認できた。この手法は、動作の規準を限定色を用いたものからテクスチャを活用したものへの変更の足がかりとなると考えられる。また、行動の判定に対して、非線形最適化問題の解法として使われている遺伝的アルゴリズムについて、複数の評価値がある問題に対して有効な手法を開発できたので、ロボットの歩行などにおけるパラメータの最適化法として性能を確認する予定である。
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WSEAS TRANSACTIONS on BIOLOGY and BIOMEDICINE Vol.2, No.2
ページ: 165-168
2005 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
ページ: 2078-2083
ISCIS Pacific 2005 CD-ROM
ページ: 7